研究称单比特re-uploading电路一阶训练存在相位锁定劣势
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研究称单比特re-uploading电路一阶训练存在相位锁定劣势
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AI 综述
arXiv 论文 2610.21778 的作者(Michael Poppel 等)分析角度编码变分量子电路的一阶训练,称单量子比特重上传(串行)电路虽能表示同等编码预算 E 下多量子比特电路可表示的一维函数,但其参数在 Bloch 球上沿单一复方向移动,形成相位锁定,使一阶训练更困难——用深度换宽度并非无代价。基于论文摘要,作者报告在 E=32 时,串行电路在梯度下降、Adam 和 Levenberg–Marquardt 下分别有 3、53 和 83 次运行在固定步数内达到最优解,对照电路分别为 99、100 和 100 次。 作者还报告串行电路在 Adam 下的留出误差最高约为对照电路的 1.5 倍,但在 Levenberg–Marquardt 的典型运行中不大于对照电路。以上为作者报告的结果,基于论文摘要,未经独立复现。
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最新进展10月16日 12:00
单量子比特与多量子比特重上传电路中的相位锁定使一阶训练更困难报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv · quant-ph单量子比特与多量子比特重上传电路中的相位锁定使一阶训练更困难
作者分析角度编码变分量子电路的一阶训练,指出单量子比特重上传电路虽能表示同等编码预算多量子比特电路可表示的一维函数,但其参数在Bloch球上沿单一复方向移动,形成相位锁定。基于论文摘要,作者报告在E=32时,串行电路在梯度下降、Adam和Levenberg–Marquardt下分别有3、53和83次运行在固定步数内达到最优解,而对照电路分别为99、100和100次。
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